AI领导者讨论AGI：基于现实

在最近旧金山的一次商界领袖晚宴上，我抛出了一个问题，让全场瞬间安静：当今的人工智能（AI）能达到人类般的智能，甚至超越吗？这个话题引发的争论比你想象的要多。

2025年，科技公司首席执行官们对大型语言模型（LLMs）如ChatGPT和Gemini背后的技术充满乐观。他们相信这些模型可能很快达到人类水平甚至超人类智能。例如，Anthropic的Dario Amodei撰文称，到2026年，我们可能看到比诺贝尔奖得主更聪明的AI。OpenAI的Sam Altman也公开表示知道如何构建“超智能”AI，预测它将极大加速科学发现。

但并非所有人都认同这种乐观前景。一些AI领导者对LLMs达到通用人工智能（AGI）甚至超智能持怀疑态度，认为没有重大突破难以实现。这些怀疑者曾经沉默，如今开始发声。

AI社区的怀疑声音

以Hugging Face的联合创始人兼首席科学官Thomas Wolf为例。在最近一篇文章中，他称Amodei的部分愿景“最多只是美好愿望”。凭借在统计与量子物理学领域的博士学位，Wolf认为诺贝尔级突破来自提出新问题，而非仅回答已知问题——AI擅长后者，但在开创性想法上表现不佳。

“我很想看到这个‘爱因斯坦模型’出现，但我们需要深入探讨如何实现，”Wolf在接受TechCrunch采访时表示。他撰文是因为觉得AGI的炒作掩盖了对实现路径的严肃讨论。Wolf设想AI将改变世界，但未必能达到人类水平智能或超智能。

AI社区常因是否相信AGI而分裂，持怀疑态度者有时被贴上“反技术”或单纯悲观的标签。然而，Wolf自认为是“知情的乐观主义者”，推动AI进步同时保持现实态度。

AI争论中的其他声音

据报道，Google DeepMind的首席执行官Demis Hassabis告诉团队，AGI可能还需十年，指出AI仍有许多任务无法胜任。Meta的首席AI科学家Yann LeCun也对LLMs实现AGI表示怀疑，在Nvidia GTC上称其为“无稽之谈”，并主张开发新架构以支撑超智能。

前OpenAI首席研究员、现Lila Sciences高管的Kenneth Stanley致力于构建高级AI。他的初创公司最近融资2亿美元，专注于自动化科学创新。Stanley的工作深入研究AI生成原创创意想法的能力——即开放性领域。

“我有点希望自己写了[Wolf的]文章，因为它真反映了我的感受，”Stanley对TechCrunch说。他同意Wolf的观点，即知识渊博并不自动带来原创想法。

AI中创造力的角色

Stanley认为创造力对AGI至关重要，但承认这是一个难题。虽然像Amodei这样的乐观主义者将AI“推理”模型视为通向AGI的一步，Stanley却认为创造力需要不同类型的智能。“推理几乎与[创造力]对立，”他解释道。“推理模型专注于达成特定目标，这可能限制创造力所需的机会性思维。”

Stanley建议，要构建真正智能的AI，需算法化地复制人类对新想法的品味。虽然AI在数学和编程等答案明确的领域表现出色，但在没有“正确”答案的主观、创意任务上表现不佳。

“人们在科学中回避[主观性]——这个词几乎是有毒的，”Stanley指出。“但没有什么能阻止我们算法化地处理主观性。它只是数据流的一部分。”

他为开放性领域的日益关注感到鼓舞，Lila Sciences、Google DeepMind和AI初创公司Sakana的研究实验室都在攻关这一问题。Stanley看到更多人讨论AI的创造力，但认为还有很多工作要做。

AI的现实主义者

Wolf和LeCun可被视为“AI现实主义者”：以务实态度探讨AGI和超智能可行性的领导者。他们的目标不是否定AI进步，而是激发更广泛的讨论，探究阻碍AI达到AGI和超智能的障碍，并直面这些挑战。